Диалоги будущего: как искусственный интеллект учится говорить лучше

В предлагаемой системе улучшения ответов, в отличие от одноагентного подхода, где все аспекты корректировки обрабатываются одним агентом и могут приводить к неоптимальным результатам, используется многоагентная архитектура, позволяющая различным агентам, специализирующимся на конкретных аспектах, совместно совершенствовать ответы, планируя последовательность действий для достижения более точного соответствия как профилю пользователя, так и фактическим данным.

В статье представлена MARA – многоагентная система с адаптивным планировщиком, динамически выбирающим последовательность агентов для улучшения качества ответов, обеспечивая лучшую согласованность с личностью, фактическую точность и связность по сравнению с существующими методами.

Арабский язык и мультимодальные данные: новый подход к созданию корпусов

Разработка эффективного конвейера для автоматизированного создания структурированных мультимодальных корпусов арабского языка из данных сети.

Искусственный интеллект в коде: новый помощник или головная боль разработчика?

Таблица III демонстрирует, что применение больших языковых моделей (LLM) на индивидуальном уровне разработчика программного обеспечения приносит ощутимые преимущества, охватывающие повышение производительности, улучшение качества кода и расширение возможностей для непрерывного обучения и адаптации к новым технологиям.

Исследование показывает, как большие языковые модели меняют процесс разработки программного обеспечения, принося как пользу, так и новые вызовы.

Универсальные векторные представления текста: новый лидер в многоязыковой обработке

Представлена модель Llama-Embed-Nemotron-8B, демонстрирующая передовые результаты в задачах создания векторных представлений текста на разных языках.